1 Nivel nacional URBANO (código 1)
1.1 Pregunta TIPO_HOGAR:
Esta pregunta posee 7 categorias de respuesta:
1 Hogar unipersonal
2 Hogar nuclear monoparental
3 Hogar nuclear biparental sin hijos
4 Hogar nuclear biparental con hijos
5 Hogar compuesto
6 Hogar extenso
7 Hogar sin núcleo
Leemos las respuestas a la pregunta TIPO_HOGAR del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 1)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$TIPO_HOGAR
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
# apilamos:
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in 2:7){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[ncol(comuna_corr)] <- "código"names(comuna_corr )[2] <- "Hogar unipersonal"
names(comuna_corr )[4] <- "Hogar nuclear monoparental"
names(comuna_corr )[6] <- "Hogar nuclear biparental sin hijos "
names(comuna_corr )[8] <- "Hogar nuclear biparental con hijos"
names(comuna_corr )[10] <- "Hogar compuesto"
names(comuna_corr )[12] <- "Hogar extenso"
names(comuna_corr )[14] <- "Hogar sin núcleo"1.2 Generación de ingresos promedios a nivel urbano y su unión con la tabla de contingencia
ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)library(plotly)
fig <- plot_ly(df_2017_2, x = ~`código`, y = ~`Hogar unipersonal`
, name = 'Hogar unipersonal', type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% add_trace(y = ~`Hogar nuclear monoparental`
, name = 'Hogar nuclear monoparental', mode = 'lines+markers',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% layout(autosize = F, width = 800, height = 500)
fig
1.2.1 Estadísticas a nivel urbano
df_2017_2_sub <- df_2017_2[,-c(1,9,10,11,12,13)]
data_sum <- summary(df_2017_2_sub )
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| Hogar unipersonal | Hogar nuclear monoparental | Hogar nuclear biparental sin hijos | Hogar nuclear biparental con hijos | Hogar compuesto | Hogar extenso | Hogar sin núcleo | Ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Min. : 70.0 | Min. : 31.0 | Min. : 19 | Min. : 56 | Min. : 6.0 | Min. : 30 | Min. : 18.0 | Min. :7.054e+08 | |
| 1st Qu.: 322.5 | 1st Qu.: 245.5 | 1st Qu.: 231 | 1st Qu.: 524 | 1st Qu.: 38.5 | 1st Qu.: 327 | 1st Qu.: 99.0 | 1st Qu.:2.954e+09 | |
| Median : 837.0 | Median : 615.0 | Median : 545 | Median : 1236 | Median : 101.0 | Median : 842 | Median : 258.0 | Median :5.697e+09 | |
| Mean : 2719.3 | Mean : 2039.2 | Mean : 1903 | Mean : 4445 | Mean : 398.7 | Mean : 2980 | Mean : 1038.8 | Mean :1.784e+10 | |
| 3rd Qu.: 2502.5 | 3rd Qu.: 2197.0 | 3rd Qu.: 1821 | 3rd Qu.: 4748 | 3rd Qu.: 379.0 | 3rd Qu.: 3098 | 3rd Qu.: 858.5 | 3rd Qu.:1.857e+10 | |
| Max. :61429.0 | Max. :21508.0 | Max. :32189 | Max. :60836 | Max. :4865.0 | Max. :37967 | Max. :22623.0 | Max. :1.870e+11 |
1.3 Correlaciones
2 Nivel nacional RURAL (código 2)
2.1 Pregunta TIPO_HOGAR:
Esta pregunta posee 7 categorias de respuesta:
1 Hogar unipersonal
2 Hogar nuclear monoparental
3 Hogar nuclear biparental sin hijos
4 Hogar nuclear biparental con hijos
5 Hogar compuesto
6 Hogar extenso
7 Hogar sin núcleo
Leemos las respuestas a la pregunta TIPO_HOGAR del censo de viviendas 2017 y obtenemos la tabla de frecuencias por categoría:
tabla_con_clave_u <- filter(tabla_con_clave, tabla_con_clave$AREA == 2)
b <- tabla_con_clave_u$COMUNA
c <- tabla_con_clave_u$TIPO_HOGAR
cross_tab = xtabs( ~ unlist(b) + unlist(c))
tabla <- as.data.frame(cross_tab)
d <-tabla[!(tabla$Freq == 0),]
d$anio <- "2017"
# apilamos:
d_t <- filter(d,d$unlist.c. == 1)
for(i in 2:7){
d_i <- filter(d,d$unlist.c. == i)
d_t = merge( x = d_t, y = d_i, by = "unlist.b.", all.x = TRUE)
}
# Agregamos un cero a los códigos comunales de 4 dígitos, que queda en la columna llamada **código**:
codigos <- d_t$unlist.b.
rango <- seq(1:nrow(d_t))
cadena <- paste("0",codigos[rango], sep = "")
cadena <- substr(cadena,(nchar(cadena)[rango])-(4),6)
codigos <- as.data.frame(codigos)
cadena <- as.data.frame(cadena)
comuna_corr <- cbind(d_t,cadena)
comuna_corr <- comuna_corr[,-c(1),drop=FALSE]
names(comuna_corr)[ncol(comuna_corr)] <- "código"names(comuna_corr )[2] <- "Hogar unipersonal"
names(comuna_corr )[4] <- "Hogar nuclear monoparental"
names(comuna_corr )[6] <- "Hogar nuclear biparental sin hijos "
names(comuna_corr )[8] <- "Hogar nuclear biparental con hijos"
names(comuna_corr )[10] <- "Hogar compuesto"
names(comuna_corr )[12] <- "Hogar extenso"
names(comuna_corr )[14] <- "Hogar sin núcleo"2.2 Integración de ingresos promedios a nivel urbano y su unión con la tabla de contingencia
ingresos_expandidos_2017 <- readRDS("Ingresos_expandidos_urbano_17.rds")
df_2017_2 = merge( x = comuna_corr, y = ingresos_expandidos_2017, by = "código", all.x = TRUE)library(plotly)
fig <- plot_ly(df_2017_2, x = ~`código`, y = ~`Hogar unipersonal`
, name = 'Hogar unipersonal', type = 'scatter', mode = 'lines',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% add_trace(y = ~`Hogar nuclear monoparental`
, name = 'Hogar nuclear monoparental', mode = 'lines+markers',
width=7000, height=400)
fig <- fig %>% layout(autosize = F, width = 800, height = 500)
fig
2.2.1 Estadísticas a nivel urbano
df_2017_2_sub <- df_2017_2[,-c(1,9,10,11,12,13)]
data_sum <- summary(df_2017_2_sub )
kbl(head(data_sum)) %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper() %>%
scroll_box(width = "100%", height = "500px")| Hogar unipersonal | Hogar nuclear monoparental | Hogar nuclear biparental sin hijos | Hogar nuclear biparental con hijos | Hogar compuesto | Hogar extenso | Hogar sin núcleo | Ingresos_expandidos | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Min. : 2.0 | Min. : 1.0 | Min. : 1.0 | Min. : 5.0 | Min. : 1.00 | Min. : 1.0 | Min. : 2.0 | Min. :7.054e+08 | |
| 1st Qu.: 194.8 | 1st Qu.: 90.0 | 1st Qu.: 140.0 | 1st Qu.: 224.8 | 1st Qu.: 21.00 | 1st Qu.: 136.8 | 1st Qu.: 55.0 | 1st Qu.:2.853e+09 | |
| Median : 358.0 | Median : 161.0 | Median : 272.0 | Median : 491.0 | Median : 39.00 | Median : 298.0 | Median :102.0 | Median :5.002e+09 | |
| Mean : 429.9 | Mean : 212.7 | Mean : 344.5 | Mean : 655.3 | Mean : 49.66 | Mean : 387.3 | Mean :126.8 | Mean :1.371e+10 | |
| 3rd Qu.: 588.8 | 3rd Qu.: 285.5 | 3rd Qu.: 472.0 | 3rd Qu.: 847.0 | 3rd Qu.: 63.00 | 3rd Qu.: 509.2 | 3rd Qu.:172.5 | 3rd Qu.:1.141e+10 | |
| Max. :2561.0 | Max. :1565.0 | Max. :2599.0 | Max. :5573.0 | Max. :374.00 | Max. :2997.0 | Max. :736.0 | Max. :1.870e+11 |